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     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "<tensorflow.python.summary.writer.writer.FileWriter at 0x17ded529e50>"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import tensorflow.compat.v1 as tf\n",
    "tf.disable_v2_behavior()\n",
    "\n",
    "\n",
    "x = tf.random_normal([200, 1], mean=1.2, stddev=0.6, name=\"x\")\n",
    "y = tf.matmul(x, [[0.5]]) + 0.8\n",
    "\n",
    "# 建立线性回归模型\n",
    "weight = tf.Variable(tf.random_normal([1, 1], mean=0, stddev=1.0), name=\"weight\")\n",
    "bais = tf.Variable(0.0, name=\"bais\")\n",
    "# 预测值\n",
    "y_predict = tf.matmul(x, weight) + bais\n",
    "\n",
    "# 损失函数，均方误差\n",
    "loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_predict))\n",
    "\n",
    "# 梯度下降优化损失\n",
    "train_op = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)\n",
    "\n",
    "# 初始化op\n",
    "init_op = tf.global_variables_initializer()\n",
    "\n",
    "# 运行\n",
    "with tf.Session() as sess:\n",
    "    sess.run(init_op)\n",
    "\n",
    "    for i in range(200):\n",
    "        sess.run(train_op)\n",
    "        print(train_op)\n",
    "        print(\"第%d次优化的权重为%f，偏置为%f\" % (i, weight.eval(), bais.eval()))\n",
    "\n",
    "tf.summary.FileWriter(\"./\", graph=sess.graph)\n"
   ]
  },
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  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
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 "metadata": {
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   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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